De Dubbele Last: Klimaatverandering, CO2-uitstoot en de Impact op Wereldwijde Voedselzekerheid

Klimaatverandering laat zich op veel manieren zien. De stijging van de wereldwijde temperatuur en het toenemende aantal extreme weersomstandigheden zijn daar de bekendste voorbeelden van. Deze veranderingen worden grotendeels veroorzaakt door menselijke CO2-uitstoot.
Maar de gevolgen beïnvloeden niet alleen het klimaat. Ze hebben ook directe en vaak oneerlijke impact op mensen, vooral op het gebied van voedselzekerheid. In dit project onderzoeken we het verband tussen de oorzaak (uitstoot) en het gevolg (voedselproductie), en hoe deze geografisch en sociaal verdeeld zijn.

We gebruiken hiervoor drie datasets:

• een uitgebreide dataset van Our World in Data over CO2-uitstoot per land, per jaar en per sector.
• een dataset van de FAO over wereldwijde gewasopbrengsten, uitgesplitst per gewas, land en jaar.
• Global Food Security Index van het jaar 2019 die variabelen bevat voedselbeschikbaarheid, kwaliteit en index.

Om de analyse voor het derde perspectief uit te voeren, hebben we twee datasets gecombineerd: de CO₂-uitstootdata van Our World in Data en de Global Food Security Index van 2019. We begonnen met het filteren van de CO₂-dataset op het jaar 2019, zodat we alleen de meest recente data per land hadden. Daarna hebben we de relevante kolommen uit beide datasets geselecteerd en de landnamen op elkaar afgestemd. Met behulp van de merge()-functie van Pandas hebben we de twee datasets samengevoegd op de kolom ‘country’. Zo ontstond één dataset waarin per land de CO₂-uitstoot per hoofd van de bevolking én de scores op voedselbeschikbaarheid, betaalbaarheid en kwaliteit naast elkaar staan. Deze gecombineerde dataset vormde de basis voor onze visualisaties en vergelijking tussen verantwoordelijkheid en kwetsbaarheid.

Om dit grotere verhaal te onderzoeken, bekijken we de data vanuit drie afzonderlijke perspectieven: eerst de wereldwijde uitstoot, de ontwikkeling van landbouwopbrengsten en naar de ongelijkheid tussen landen wat betreft CO2-uitstoot en voedselzekerheid.

Perspectief 1: Wie is verantwoordelijk voor de wereldwijde CO2-uitstoot?

In dit perspectief richten we ons op de oorzaakkant van klimaatverandering: de uitstoot van CO2. De centrale vraag is: hoe is de wereldwijde uitstoot verdeeld, en wat valt daarin op als je kijkt naar tijd, landen, bevolkingsgrootte en economische activiteit?

We gebruiken hiervoor de CO2-dataset van Our World in Data, die data bevat vanaf 1750 tot nu. Deze dataset geeft ons per land en per jaar informatie over:

• totale CO2-uitstoot
• uitstoot per hoofd van de bevolking
• uitstoot uitgesplitst naar bron (bijv. kolen, olie, gas, cement, flaring)
• bevolkingscijfers
• enkele sociaaleconomische indicatoren

Wat we willen laten zien (onze argumenten):

Absolute uitstootverschillen tussen landen
→ Sommige landen zijn verantwoordelijk voor een veel groter aandeel in de totale uitstoot dan anderen.

Uiteenlopende uitstoot per hoofd van de bevolking
→ Er zijn landen met relatief weinig inwoners die toch een hoge uitstoot per persoon hebben.

Ontwikkeling van wereldwijde uitstoot over de tijd
→ De uitstoot is vooral sinds 1950 sterk toegenomen, parallel aan industrialisering.

Belangrijkste economische bronnen van uitstoot
→ Energie, industrie, transport en andere sectoren dragen in wisselende mate bij aan de uitstoot.

Visualisaties die we hierbij willen gebruiken:

• Staafdiagrammen voor ranglijsten van landen (absoluut en per hoofd)
• Tijdreeksen van uitstootontwikkeling per land en wereldwijd
• Geografische kaarten van uitstoot per land
• Stacked bar charts voor uitstoot per sector of bron

We doen in dit perspectief geen uitspraken over gevolgen of ethische vragen. We onderzoeken hier wie, wanneer en hoe veel uitstoot produceert en wat daarvan zichtbaar wordt in de data.

Perspectief 2: Hoe ontwikkelt de voedselproductie zich wereldwijd over tijd en per regio?

In dit perspectief kijken we niet naar oorzaken, maar puur naar de productie van voedsel. Meer specifiek gaat het om de ontwikkeling van de opbrengsten van belangrijke gewassen over de tijd en in verschillende regio’s. De centrale vraag is: wat zien we gebeuren met landbouwopbrengsten wereldwijd, en hoe verschillen die trends per regio, gewas en tijdsperiode?

We gebruiken hiervoor de gewasopbrengst-dataset van de Food and Agriculture Organization (FAO). Deze dataset bevat per land, gewas en jaar:

• totale productie
• opbrengst per hectare
• totaal geoogst areaal

We focussen op gewassen als rijst, maïs, tarwe en soja. Dit zijn namelijk gewassen die essentieel zijn voor voedselzekerheid in grote delen van de wereld.

Wat we willen laten zien (onze argumenten):

Trends in opbrengst over tijd
→ In sommige landen stijgt de opbrengst gestaag, in andere juist niet.

Verschillen tussen regio’s of landen
→ Opbrengsten veranderen niet overal op dezelfde manier. Sommige regio’s lopen achter of zijn minder stabiel.

Onderscheid tussen gewassen
→ Niet alle gewassen ontwikkelen zich hetzelfde. Sommige zijn gevoeliger voor veranderingen in de omgeving dan andere.

Structurele instabiliteit in opbrengsten
→ In sommige landen schommelen de opbrengsten sterk, wat kan betekenen dat de omstandigheden daar kwetsbaar of onbetrouwbaar zijn.

Visualisaties die we hierbij willen gebruiken:

• Tijdreeksen van opbrengst per gewas en per land
• Vergelijkende staafdiagrammen per gewas/regio
• Geografische kaarten van gemiddelde opbrengst per gewas
• Boxplots of spreidingsdiagrammen voor fluctuaties in opbrengst

In dit perspectief richten we ons volledig op wat de data laat zien en vermijden we uitspraken over oorzaken. Het onderzoek draait om wat er gebeurt, waar het gebeurt, wanneer het gebeurt en in welke mate.

Perspectief 3 – Klimaatverantwoordelijkheid vs. voedselzekerheidsimpact

In dit perspectief richten we ons op de ongelijkheid tussen oorzaak en gevolg van klimaatverandering. De centrale vraag is: hoe verhouden landen zich tot elkaar als we kijken naar hun verantwoordelijkheid voor CO₂-uitstoot en hun kwetsbaarheid op het gebied van voedselzekerheid?

We combineren hiervoor gegevens uit twee internationaal erkende bronnen:

• de CO₂-uitstoot per hoofd van de bevolking in 2019, afkomstig van Our World in Data,
• en de Global Food Security Index (GFSI) 2019, met scores per land op:
  • betaalbaarheid van voedsel (affordability),
  • beschikbaarheid van voedsel (availability),
  • voedselkwaliteit en veiligheid (quality and safety).

Door deze twee datasets te combineren, brengen we in kaart welke landen relatief veel bijdragen aan klimaatverandering, en welke landen het meest kwetsbaar zijn voor gevolgen daarvan.

Wat we willen laten zien (onze argumenten):

• De uitstoot is ongelijk verdeeld
  → Landen als de VS, Canada en Australië stoten veel CO₂ per hoofd uit, maar hebben tegelijkertijd hoge voedselzekerheidsscores.

• De kwetsbaarheid is óók ongelijk verdeeld
  → Landen als Burundi, Tsjaad en Malawi hebben extreem lage uitstoot, maar scoren laag op voedselzekerheid.

• De “dubbele last” wordt zichtbaar
  → De landen die het minst hebben bijgedragen aan klimaatverandering zijn vaak het slechtst voorbereid op de gevolgen ervan.

We erkennen dat deze vergelijking geen directe oorzaak-gevolgrelatie onderzoekt. Toch is de combinatie zinvol, omdat het structurele ongelijkheid blootlegt:
Wie draagt bij aan het probleem, en wie zou er het hardst door worden geraakt?

Visualisaties die we inzetten:

• Staafdiagram – Top 10 landen met lage CO₂-uitstoot en lage voedselbeschikbaarheid

• Wereldkaart – CO₂-uitstoot per hoofd en voedselbetaalbaarheid

• Boxplot – CO₂-uitstootcategorieën vs. voedselbeschikbaarheid

In dit perspectief doen we geen uitspraken over productie of historische trends. We richten ons puur op de huidige verdeling van verantwoordelijkheid versus kwetsbaarheid, en hoe die zichtbaar wordt in de data. Daarmee vormt dit perspectief een moreel en inhoudelijk sluitstuk van dit project.

Welke landen stoten het meeste CO2 uit in absolute termen in 2023?

Deze grafiek toont welke landen in absolute zin de meeste CO₂ uitstoten in 2023.

co2_countries_only = co2_2023[co2_2023['iso_code'].str.len() == 3]
top_emitters = co2_countries_only.groupby('country')['co2'].sum().sort_values(ascending=False)
top10 = top_emitters.head(10)

plt.figure(figsize=(10,6))
top10.plot(kind='bar')
plt.title('Top 10 landen met hoogste CO₂-uitstoot in 2023')
plt.ylabel('CO₂-uitstoot (miljoen ton)')
plt.xlabel('Land')
plt.xticks(rotation=45, ha='right')
plt.grid(axis='y')
plt.tight_layout()
plt.show()

We zien dat de Verenigde Staten, China en Rusland de grootste uitstoters zijn. Dit komt deels door hun grootte en hoge economische activiteit. De rest van de landen in de top 10, zoals Duitsland, het Verenigd Koninkrijk en India, stoten aanzienlijk minder uit. Er is een duidelijk verschil in uitstoot tussen de top 2 en de overige landen in de lijst.

Deze grafiek toont welke energiebronnen verantwoordelijk zijn voor de meeste CO₂-uitstoot wereldwijd. Zo wordt duidelijk welke sectoren of activiteiten de grootste impact hebben.

import matplotlib.pyplot as plt

bron_co2 = co2_2023[co2_2023['year'] == 2023]

bron_co2_sum = bron_co2[['coal_co2', 'oil_co2', 'gas_co2', 'cement_co2']].sum()

plt.figure(figsize=(6, 4))
bron_co2_sum.plot(kind='bar')
plt.title('Wereldwijde CO₂-uitstoot per bron in 2023')
plt.ylabel('CO₂-uitstoot (miljoen ton)')
plt.xticks(rotation=45, ha='right')
plt.grid(axis='y')
plt.tight_layout()
plt.show()

De meeste CO₂-uitstoot in 2023 komt van het verbranden van kolen. Daarna volgen olie en gas. Cement zorgt voor een kleinere, maar nog steeds belangrijke hoeveelheid uitstoot.Cement draagt veel minder bij, maar is nog steeds verantwoordelijk voor een deel van de totale uitstoot. Het verschil tussen kolen en de andere bronnen is duidelijk zichtbaar.

co2_2023 = pd.read_csv("owid-co2-data.csv")

co2_countries = co2_2023[co2_2023['iso_code'].str.len() == 3]

co2_2023_only = co2_countries[co2_countries['year'] == 2023]
co2_2023_only = co2_2023_only.dropna(subset=['co2_per_capita'])

top10_per_capita = co2_2023_only.sort_values(by='co2_per_capita', ascending=False).head(10)

In plaats van de totale uitstoot per land, focust deze grafiek op de uitstoot per persoon. Hiermee zie je welke landen per inwoner de zwaarste ecologische voetafdruk hebben.

plt.figure(figsize=(10,6))
bars = plt.bar(top10_per_capita['country'], top10_per_capita['co2_per_capita'])
plt.title('Top 10 landen met hoogste CO₂-uitstoot per hoofd van de bevolking (2023)')
plt.ylabel('CO₂-uitstoot per persoon (ton)')
plt.xlabel('Land')
plt.xticks(rotation=30, ha='right')
plt.grid(axis='y')
plt.tight_layout()

for bar in bars:
    yval = bar.get_height()
    plt.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, yval + 0.1, f'{yval:.1f}', ha='center', va='bottom')

plt.show()

Uit deze grafiek blijkt dat Qatar en Brunei de hoogste CO₂-uitstoot per persoon hebben in 2023. Dit laat zien dat landen met een kleine bevolking toch extreem veel kunnen uitstoten per hoofd. Het benadrukt dat je naast totale uitstoot ook naar uitstoot per persoon moet kijken om het hele plaatje te begrijpen.

Deze tijdlijn toont hoe de CO₂-uitstoot van China zich sinds 1950 heeft ontwikkeld. Het geeft inzicht in de rol van China door de jaren heen in de wereldwijde uitstoot.

df = pd.read_csv("owid-co2-data.csv")
china = df[(df['country'] == 'China') & (df['year'] >= 1950)]
china = china.dropna(subset=['co2'])

plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(china['year'], china['co2'], marker='o')
plt.title('CO₂-uitstoot in China (1950–2023)')
plt.xlabel('Jaar')
plt.ylabel('CO₂-uitstoot (miljoen ton)')
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()

De grafiek laat zien dat de CO₂-uitstoot in China tussen 1950 en 2023 sterk is gestegen, vooral vanaf het jaar 2000. De lijn gaat vrijwel continu omhoog, met een paar kleine schommelingen.

fao = pd.read_csv('Production_Crops_Livestock_E_All_Data.csv', low_memory=False)
fao.head()
jaar_kolommen = [col for col in fao.columns if col.startswith('Y')]
meta_kolommen = ['Area', 'Item', 'Element', 'Unit']
fao_melted = pd.melt(fao,
                     id_vars=meta_kolommen,
                     value_vars=jaar_kolommen,
                     var_name='Year',
                     value_name='Value')

fao_melted['Year'] = fao_melted['Year'].str.extract('(\d{4})').astype(int)

fao_melted.head()

	Area	Item	Element	Unit	Year	Value
0	Afghanistan	Almonds, in shell	Area harvested	ha	1961	0.0
1	Afghanistan	Almonds, in shell	Yield	kg/ha	1961	NaN
2	Afghanistan	Almonds, in shell	Production	t	1961	0.0
3	Afghanistan	Anise, badian, coriander, cumin, caraway, fenn...	Area harvested	ha	1961	NaN
4	Afghanistan	Anise, badian, coriander, cumin, caraway, fenn...	Yield	kg/ha	1961	NaN

landen = ['India', 'Nigeria', 'United States of America']
tarwe_drie_landen = tarwe_yield[tarwe_yield['Area'].isin(landen)]
tarwe_drie_landen.groupby('Area')['Value'].count()

Area
India                       126
Nigeria                     126
United States of America    252
Name: Value, dtype: int64

In deze grafiek vergelijken we de tarwe-opbrengst per hectare in drie landen over tijd. Het laat zien hoe efficiëntie en landbouwpraktijken per land verschillen en evolueren.

tarwe_drie_landen.loc[:, 'Year'] = tarwe_drie_landen['Year'].astype(int)
tarwe_drie_landen.loc[:, 'Value'] = pd.to_numeric(tarwe_drie_landen['Value'], errors='coerce')

plt.figure(figsize=(12, 6))

for land in landen:
    subset = tarwe_drie_landen[(tarwe_drie_landen['Area'] == land) & (tarwe_drie_landen['Value'].notna())]
    plt.plot(subset['Year'], subset['Value'], label=land)

plt.title('Ontwikkeling van tarwe-opbrengst (kg/ha) per land (1961–2023)')
plt.xlabel('Jaar')
plt.ylabel('Opbrengst (kg/ha)')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()

De grafiek laat zien hoe de tarwe-opbrengst per hectare zich heeft ontwikkeld van 1961 tot 2023 in India, Nigeria en de Verenigde Staten. De opbrengst in India stijgt gestaag. In de VS is de opbrengst hoog, maar met veel schommelingen. Nigeria laat een onregelmatig patroon zien, met periodes van daling en herstel.

Hier zie je de verdeling van tarwe-opbrengsten wereldwijd in 2023. De boxplot laat zien dat sommige landen duidelijk hogere opbrengsten halen dan het wereldgemiddelde.

import seaborn as sns

tarwe_2023 = tarwe_yield[tarwe_yield['Year'] == 2023]
tarwe_2023 = tarwe_2023[tarwe_2023['Value'].notna()]  # Verwijder lege waarden

tarwe_2023_clean = tarwe_2023.copy()
tarwe_2023_clean['Value'] = pd.to_numeric(tarwe_2023_clean['Value'], errors='coerce')
tarwe_2023_clean = tarwe_2023_clean.dropna(subset=['Value'])

plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.boxplot(x=tarwe_2023_clean['Value'], orient='h')
plt.title('Spreiding van tarwe-opbrengst (kg/ha) per land in 2023')
plt.xlabel('Opbrengst (kg per hectare)')
plt.tight_layout()
plt.show()

De boxplot laat zien dat de tarwe-opbrengst per hectare in 2023 flink varieert tussen landen. De meeste landen liggen binnen een breed bereik, maar er zijn ook enkele uitschieters met opvallend hoge opbrengsten. De verdeling is scheef naar rechts, wat betekent dat een paar landen veel hoger scoren dan de rest.

fao_long = fao.melt(
    id_vars=['Area', 'Item', 'Element', 'Unit'],
    var_name='Year',
    value_name='Value'
)

fao_long['Year'] = fao_long['Year'].str.extract('(\d{4})')
fao_long['Year'] = pd.to_numeric(fao_long['Year'], errors='coerce')
fao_long = fao_long.dropna(subset=['Year', 'Value'])

gewassen = ['Wheat', 'Rice, paddy', 'Maize']
land = 'India'

gewassen_india = fao_long[
    (fao_long['Item'].isin(gewassen)) &
    (fao_long['Area'] == land) &
    (fao_long['Element'] == 'Yield')
].copy()

gewassen_india = gewassen_india.sort_values(by='Year')
gewassen_india['Value'] = pd.to_numeric(gewassen_india['Value'], errors='coerce')
gewassen_india = gewassen_india.dropna(subset=['Value'])

gewassen_india['Item'].unique()

kolommen = ['Area', 'Item', 'Element'] + [col for col in fao.columns if col.startswith('Y')]
fao_long = fao[kolommen].melt(
    id_vars=['Area', 'Item', 'Element'],
    var_name='Year',
    value_name='Value'
)

fao_long['Year'] = fao_long['Year'].str.extract(r'Y(\d{4})').astype(int)

fao_long['Value'] = pd.to_numeric(fao_long['Value'], errors='coerce')
fao_long = fao_long.dropna(subset=['Value'])

Deze wereldkaart toont per land hoeveel tarwe per hectare werd geoogst in 2023. Het helpt visueel inzicht te krijgen in welke regio’s het meest productief zijn.

import plotly.express as px

tarwe_2023_kaart = fao_long[
    (fao_long['Item'] == 'Wheat') &
    (fao_long['Element'] == 'Yield') &
    (fao_long['Year'] == 2023)
].copy()

fig = px.choropleth(
    tarwe_2023_kaart,
    locations='Area',
    locationmode='country names',
    color='Value',
    hover_name='Area',
    color_continuous_scale='YlGn',
    title='Tarwe-opbrengst (kg/ha) per land in 2023'
)

fig.show()

De kaart laat zien hoe de tarwe-opbrengst per hectare in 2023 verschilt tussen landen. Vooral landen in Noord-Amerika, Europa en delen van Azië hebben hoge opbrengsten. In Afrika en delen van Zuid-Amerika zijn de opbrengsten gemiddeld lager. Dit benadrukt de ongelijkheid in landbouwproductiviteit wereldwijd.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

sns.set(style="whitegrid")
combi = pd.read_csv("co2_foodsecurity_combined_2019.csv")

top10 = combi.sort_values(by=["co2_per_capita", "availability"]).head(10)
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(data=top10, y="country", x="availability", palette="Reds_r")
plt.title("Top 10 landen met lage CO₂-uitstoot en lage voedselbeschikbaarheid")
plt.xlabel("GFSI – Beschikbaarheid")
plt.ylabel("Land")
plt.tight_layout()
plt.show()

Deze kaart toont per land hoeveel CO₂ per hoofd van de bevolking werd uitgestoten in 2019 (kleur),
en hoe goed datzelfde land scoorde op voedselbetaalbaarheid volgens de GFSI (hover).

De landen met een diepe rode kleur stoten veel uit, terwijl veel lichtgekleurde landen juist ook een lage voedselzekerheid kennen.

import plotly.express as px

kaart_scatter = combi[["country", "co2_per_capita", "affordability"]].dropna()

fig = px.choropleth(
    kaart_scatter,
    locations="country",
    locationmode="country names",
    color="co2_per_capita",
    hover_name="country",
    hover_data={"co2_per_capita": True, "affordability": True},
    color_continuous_scale="Reds",
    title="CO₂-uitstoot per hoofd van de bevolking (2019) en voedselbetaalbaarheid"
)

fig.show()

We groeperen landen in CO₂-uitstootcategorieën en bekijken hoe de beschikbaarheid van voedsel gemiddeld varieert.
Landen die meer uitstoten, hebben gemiddeld betere voedselvoorziening.

combi["co2_cat"] = pd.cut(combi["co2_per_capita"], bins=[0, 1, 3, 6, 20], labels=["<1", "1–3", "3–6", "6+"])
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.boxplot(data=combi, x="co2_cat", y="availability", palette="YlGnBu")
plt.title("Voedselbeschikbaarheid per CO₂-uitstootcategorie (2019)")
plt.xlabel("CO₂-uitstootcategorie (ton per capita)")
plt.ylabel("GFSI – Beschikbaarheid")
plt.tight_layout()
plt.show()

Conclusie

In dit project hebben we onderzocht hoe CO₂-uitstoot en voedselproductie verdeeld zijn over de wereld. Daarbij keken we naar drie perspectieven: wie verantwoordelijk is voor de uitstoot van CO₂, hoe de opbrengst van voedselgewassen zich wereldwijd ontwikkelt, en hoe verantwoordelijkheid en kwetsbaarheid ongelijk verdeeld zijn. We baseerden ons op drie grote datasets: één van Our World in Data over CO₂-uitstoot, één van de FAO over landbouwopbrengsten, en de Global Food Security Index (GFSI) over voedselzekerheid. Door deze datasets te combineren, konden we laten zien hoe ongelijk de wereld verdeeld is op het gebied van vervuiling, productie én weerbaarheid.

In het eerste perspectief richtten we ons op de oorzaak van klimaatverandering, namelijk de uitstoot van CO₂. We onderzochten hoe die uitstoot verschilt per land, per persoon en over de tijd. Uit de visualisaties bleek dat sommige landen veel meer uitstoten dan andere. De Verenigde Staten en China zijn daar voorbeelden van. Maar wanneer we kijken naar de uitstoot per persoon, zien we dat kleinere, rijke landen zoals Qatar, Brunei en Bahrein de hoogste waarden hebben. Zij hebben weinig inwoners, maar gebruiken veel energie. Daardoor is hun uitstoot per persoon heel hoog. Ook zagen we dat China sinds ongeveer 2000 een sterke toename in uitstoot laat zien. Dat sluit aan bij de economische groei van het land in die periode. Deze groei heeft dus niet alleen invloed op de welvaart, maar ook op de druk op het klimaat.

In het tweede perspectief keken we juist naar de gevolgen van klimaatverandering, namelijk de verschillen in voedselproductie. We gebruikten daarvoor gegevens over de opbrengst van gewassen zoals tarwe, rijst en mais. We hebben vooral ingezoomd op tarwe en gekeken naar hoe de opbrengst per hectare zich ontwikkelt in landen als India, Nigeria en de Verenigde Staten. De VS laat al jaren een stabiel hoge opbrengst zien. In India is de opbrengst sinds de jaren 60 flink gestegen, wat waarschijnlijk te maken heeft met landbouwverbeteringen zoals de Groene Revolutie. In Nigeria zijn de opbrengsten veel onregelmatiger. Ze schommelen van jaar tot jaar, wat kan komen door droogte, economische onzekerheid of een gebrek aan technologie. Deze verschillen laten zien dat niet elk land even goed in staat is om voedselzekerheid te garanderen.

De wereldkaart met tarwe-opbrengst in 2023 laat nog duidelijker zien hoe ongelijk de wereld verdeeld is. In Noord-Amerika, Europa en delen van Azië zijn de opbrengsten per hectare hoog. In veel Afrikaanse landen en enkele Zuid-Amerikaanse landen zijn de opbrengsten juist laag. Dit kan komen door slechtere toegang tot irrigatie, kunstmest, kennis of stabiel weer. De boxplot bevestigt dat verschil, met een brede spreiding tussen lage en hoge opbrengsten. Sommige landen halen meer dan 8000 kg tarwe per hectare, terwijl anderen amper boven de 1000 kg komen.

In het derde perspectief brachten we de ongelijkheid tussen verantwoordelijkheid en kwetsbaarheid in kaart. Daarin vergeleken we de CO₂-uitstoot per hoofd van de bevolking met voedselzekerheid, gemeten via de GFSI. We zagen dat landen die nauwelijks bijdragen aan klimaatverandering — zoals Burundi, Tsjaad en Malawi — juist ook landen zijn waar voedsel minder beschikbaar en betaalbaar is. Landen met een hoge uitstoot, zoals Canada of de VS, hebben daarentegen relatief hoge voedselzekerheid en economische weerbaarheid. Deze tegenstelling noemen we ook wel de ‘dubbele last’: de landen die het minst hebben bijgedragen aan het probleem, zijn vaak het minst in staat om zich tegen de gevolgen ervan te beschermen.

Door de combinatie van deze drie onderwerpen — uitstoot, voedselproductie en kwetsbaarheid — zie je goed waar de grootste verschillen liggen. Sommige landen zorgen voor veel CO₂-uitstoot én hebben tegelijk een hoge landbouwproductie en voedselzekerheid. Andere landen dragen weinig bij aan de uitstoot, maar hebben ook minder middelen om voedsel efficiënt te produceren of te verkrijgen. Dat betekent dat de lasten van klimaatverandering niet eerlijk verdeeld zijn.

De cijfers maken duidelijk dat er grote verschillen zijn tussen landen, in verantwoordelijkheid én in weerbaarheid. Wie het meeste vervuilt, heeft vaak ook de middelen om zich aan te passen. Wie het minst uitstoot, heeft die middelen niet altijd. Dit zijn belangrijke inzichten als we nadenken over eerlijke oplossingen voor klimaatverandering en wereldwijde voedselzekerheid.